大規模なオンライン小売業者のためのラストマイル配送ネットワークの最適化

大規模なオンライン小売業者のためのラストマイル配送ネットワークの最適化

概要

Ozonは、東ヨーロッパで最大のオンライン小売業者の1つであり、2019年の総売上高は約50億ドルです。同社は、配達ゾーンの拡大や新しいサービスの開始などにより、年々成長しています。たとえば、Ozonの売上高は2019年に93%増加しました。2020年の第1四半期には115%です。したがって、同社はインフラストラクチャを継続的に最適化する必要があります。

問題

2018年、Ozonはモスクワとモスクワ地域に、面積が200〜5,000平方メートルの7つの配送センター(DC)を得ました。 2020年に、DCの数は11に増加しました。商品はDCから顧客の住所、宅配ボックス、または顧客が指定した受取場所に直接配達されました。高いサービスレベルを維持し、時間どおりに商品を配達するには、新しい配送ネットワークを設定し、同時にDCから最終目的地までの距離を最小限に抑える必要がありました。

同社は、この問題を解決するために、配送ネットワーク最適化機能を備えたシミュレーションソフトウェアとしてAnyLogicを選択しました。このテクノロジーにより、Ozonはモスクワとモスクワ地域の輸送ネットワークを可視化し、現実の世界でアイデアを実行する前に仮説をテストすることができました。シミュレーションはまた、Ozonが新しいDCと既存のDCの間で配達ゾーンを分散する方法を理解するのに役立つはずでした。これにより、センターはダウンタイムなしで効果的に機能します。

解決策

Ozonでは、発注された注文はフルフィルメントセンター(梱包倉庫)の1つに送られ、そこで商品を小包にします。その後、小包は地域の配達拠点に配達され、そこで宅配便業者に渡されます。次に、宅配便業者は、配達エリア内の小包を顧客、宅配ボックス、またはピックアップポイントに直接配達します。各配達拠点は、特定の配達エリア内でのみ動作します。

配送センターシミュレーションモデル

配送センターシミュレーションモデル

同社は、プロセス全体を詳細に反映するために、各注文処理段階のモデルを開発することを決定しました。ただし、このケーススタディでは、宅配便とクライアントの輸送段階(ラストマイル配達)の最適化のみに焦点を当てています。

Ozonシミュレーションチームはデータ収集から始めました。社内では、注文処理に関するすべての情報がITシステムに記録されるため、エンジニアは次のような必要なデータを取得できます:

このデータに基づいて、エンジニアはシミュレーションモデルを開発しました。彼らは、実際のシステムをより正確にキャプチャするために、次の制限を考慮しました:

モデルのロジックを設定するために、エンジニアはAnyLogic Process Modeling Libraryを適用しました。フロー図を通じて、システムのダイナミクスとエレメント間の相互接続を把握するのに役立ちました。

さらに、モデルに配送ネットワークのルートを反映することが不可欠でした。この目的のために、チームはGISマップを使用して、モスクワとモスクワ地域の配送センターとそれに対応する配達エリアを特定しました。その後、AnyLogicシミュレーション実験で、ルートが自動的に作成されました。その後、開発されたモデルが AnyLogic Cloudにアップロードされ、プロジェクトを同僚と共有し、任意のデバイスからモデルにアクセスできるようになりました。

ラストマイル配送ネットワークモデル

ラストマイル配送ネットワークモデル

エンジニアはシミュレーションモデルを使用して、システムのパラメータを変更できる様々な “what-if” シナリオをテストしました。これらのパラメータには、すべての注文数、定刻配達率、配達エリアに送られた宅配便業者の数、および一般的な宅配便業者の移動時間が含まれていました。チームは、配達拠点の数を最小限に抑えながら、高いサービスレベルを維持するように、配達拠点間で配達エリアを分散することを目指しました。さらに、各配達拠点の効率と宅配便の配達時間の両方について、統計を収集しました。

結果

その結果、チームは、配送センターとそれに対応する配達エリア、宅配ボックス、およびピックアップポイントを反映したラストマイル配達ネットワークのシミュレーションモデルを開発しました。彼らはこのモデルを使用して、さまざまなシナリオをテストしました。次に、サービスレベルとコストを考慮して、チームは配達拠点とその配達エリアの最適な場所を決定しました。

エンジニアは、Process Modeling LibraryとAnyLogic GISマップ機能を使用して、ロジスティクスシステムプロセスのロジックを設定し、それらを可視化しました。シミュレーションモデルと出力データは、チームがKPI間のバランスをとるために、2020年末までに3つのDCを閉じ、他の11のDCを開く必要があると結論付けるのに役立ちました。

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